自動車安全運転センター
平成 31 年度交通安全等に関する公募による委託調査研究

貸切バスにおけるプロドライバーの疲れ度合いを予測する『体調予報』アルゴリズムの検討
報告書

公益財団法人大原記念労働科学研究所
北島洋樹・酒井一博
東京海洋大学
兵藤哲朗
公益社団法人日本バス協会
船戸裕司

2020 年 3 月 31 日

目次

１．はじめに……………………………………………………………… 1
1-1.本研究の背景と目的…………………………………………………… 1
1-2.疲れ度合いを予測するための基礎理論……………………………… 2

２．方法…………………………………………………………

3

2-1．調査対象………………………………………………………………
2-2．測定項目………………………………………………………………
2-3．データ収取期間と手続き……………………………………………

3
4
7

３．結果と考察…………………………………………………

8

3-1．データセットの作成…………………………………………………
3-2．運行の概要とドライバー情報の概要………………………………
3-3．モデルの作成…………………………………………………………
3-4．疲れ度合いと予測値のマトリクスによる分析…………………
3-5．個人差の分析…………………………………………………………

8
11
13
17
18

４．まとめと展望……………………………………………… 30

引用文献………………………………………………………… 31

１．はじめに1-1.本研究の背景と目的
我々の生活を支える運輸業では人手不足、高齢化などが具体的な問題となっている。このような厳しい状況における勤務によるプロドライバーへの健康影響が懸念される。実際、プロドライバーは過労死の発生件数が最も多い業種である。また、健康起因事故とされる事業用車の事故は、2017 年度のデータで 293 件であり、増加傾向が指摘されている（国土交通省 2019 年）1）。プロドライバーの健康対策は安全対策に直結しており、事業用自動車の事故を予防するためには、日常の業務の中での安全管理と健康管理が一体となった
取り組みが重要である。
このような現状に対して、大原記念労働科学研究所は、健康・過労起因事故の効果的な防止とプロドライ
バーの労働生活向上を目的とした業種横断的組織である「安全運行サポーター協議会」を立ち上げ、対策に取り組んできた。現在力を入れている活動は、ドライバーの疲れ度合いを事前に予測するシステム「体調予報」の開発と普及である。このシステムは、IoT を活用し、クラウド型のデジタル式運行記録計（以下、デジタコと記す）から取得される運行データ（運転時間、待機時間、走行距離など）とドライバー個人の情報（年齢、BMI 等）および運行計画から、個々のドライバーの今後の運行の節目（例えば、出庫時、休憩直前、
休憩後、帰庫時など）の疲れ度合いを予測することで、運行管理者による適切な運行計画の策定や修正を支援し、運行時のドライバーへの注意点等の情報を提供するものである。さらに、結果として運行管理者とドライバーのコミュニケーションを促進し、「点呼」の質を向上させることが可能である。更に、ドライバー、
運行管理者の健康意識の向上や、ドライバー家族の安心感の向上、荷主への安全を配慮した適正価格の訴求
等、安全運行社会の実現にも繋がることが期待される。
安全運行サポーター協議会では、2014 年度から運輸事業者およびドライバーの協力を得て現場のデータを多数収集し（これまで通算のべ 740 名のドライバーの協力を得ている）、疲れ度合い予測アルゴリズムの作成を続けている。2016 年度には、実用に近い状態で運輸事業者およびドライバーに試用していただく実
証実験を実施して、上記の効果を確認している 2)。また 2017 年度 3)には活動量や脈波データなどバイタル
データの収集を主目的としてデータを収集し、2018 年度にかけて予測アルゴリズムの研鑽を続けている。
ここまでの検討では業態の違い（勤務や運行の特性）がドライバーの疲れ度合いの現われ方と関連していることが確認された。このため現時点では、業態別のアルゴリズムを作成しており、トラック（長距離）、ト
ラック（地場）、バス（高速乗合）において、一定の予測精度を実現しつつある。その他の業態についてはアルゴリズム開発のためのデータが不足しており、上記 3 業態程の精度が確保できていない。
そこで、本研究ではバス（貸切）に焦点をあてて、運行データやドライバー情報等を収集し分析することでアルゴリズムを研鑽し、予測精度を向上させることを目指して、バス（貸切）モデルを作成することを目的とする。IoT を活用した事業車およびドライバーの各種データ収集の仕組みは、これまでの活動の中でほぼ完成しており、本研究でもそれを活用する。
尚、本研究は大原記念労働科学研究所の倫理委員会の承認（通知番号 19－009）を得て実施している。

1

1-2.疲れ度合いを予測するための基礎理論
本研究では、デジタコから取得される運行データ（運転時間、待機時間、走行距離など）とドライバー個
人の情報（年齢、BMI 等）を用いて未来の疲れ度合いを予測するアルゴリズムの検討を目指しているが、この基礎となる「負荷―負担―疲労モデル」4）を図１に示す。

（ ２ ） ’ 負荷の影響の消失（ ３ ） ’ 疲労の残存（ ４ ） 疲労の消失

時間的経過

疲労
負荷の除去
負荷の除去

負荷
生体

時間的経過

負荷
負担

負担

疲労

（ １ ） 負荷のない状態 （ ２ ） 負荷のかかっ た状態（ ３ ） 疲労の発現（ 生体反応のレ ベル）

図 1 「負荷－負担－疲労」モデル１）
負荷のない状態では生体にたわみは無い（図中（１））
。生体に負荷がかかると生体に負担が生じるが、これは生体のたわみと表現できる（図中（２）。負担は負荷の直接的な影響で、負荷が除去されれば負担は消失する（図中の（２）’）
。負荷がかかり負担の生じた状態が持続すると生体内には疲労という現象が生じる（図中（３））。負担は時間が経過した後でも負荷が除かれれば消失するが（図中（３）’の長方形部分），疲
労はすぐには解消せず、生体内に残存する（図中（３）’の円部分）．負荷のかからない状態の時間的経過（休息）により疲労は解消し、生体はゆがみのない長方形に戻る（図中（４））
。このモデルでは、個人差についても考察することができる。例えば、同じ運転作業（同じ負荷）をしても，負担の程度（たわみ）は個人で異なり，疲労を感じるドライバーもいれば，感じないドライバーもいる。運転者の経験や運転への適性，年齢等の要因により，同じ負荷であっても負担の程度が異なり，疲労の現れ方も異なることが理解できる。
このモデルに基づき、負荷や負荷のかかった時間、疲労回復の時間等を正確にデータ化し、また負担の個
人差を評価することで、「疲労」を予測することが可能と考えることができる。運転労働の負荷（物理的特性）を記述するデータは、勤務時間や走行時間、走行距離などの運行データである。デジタコではデータがデジタル化されており、運転労働の「運転時間」や「荷積時間」、「荷卸時間」、「勤務間隔時間」等の様々な変数を算出することが可能になっており、負荷や負荷時、「疲労回復の時間を評価することが出来る。

2

２．方法
2-1．調査対象
本調査では、クラウド型のデジタコを用いて運行データを収集する。データ収集システムに適合したデジ
タコを使用しているバス事業者に調査の協力を依頼した。研究参加に同意した札幌市のバス事業者に所属する 33 名のドライバーが調査対象となった。表 1 に対象ドライバー33 名（D01～D33）のプロフィールを示す。
表 1 対象ドライバーのプロフィール32-2．測定項目
以下のデータを収集した。
（1）各ドライバーの運行データ：クラウド型のデジタコ（トランストロン社製

DTS-D1D など）により、日々の業務における運行データをインターネットを介して研究用サーバー（体調予報サーバー）に収集した。
（2）各ドライバーの勤務中の「疲れ度合い」：各ドライバーは業務として、「出庫時」、「休憩開始時」
、
「休
憩終了時」
、
「帰庫時」などにおいてデジタコのイベントボタンを押している。そのタイミングに合わせて「疲れ度合い」を以下の 5 段階尺度に従い、デジタコのボタン操作により数字で入力するように依頼した。
１：あまり疲れていない
２：少々疲れている
３：疲れている
４：かなり疲れている
５：非常に疲れている(1)(2)の測定の仕組みの概念図を図 2 に示す。
「疲れ度合い」データはデジタコデータと合わせてインターネットを介して研究用サーバー（体調予報サーバー）に収集できる。

図 2 運行データと「疲れ度合い」の収集

4

（3）ドライバの基本情報データ
各ドライバーの個人要因を考慮する目的で、各ドライバーの基本情報データを質問紙によって取得した。
質問項目は、2016 年度 2)、2017 年度 3)に実施した先行研究における検討を基に「疲れ度合い」の予測に必要と思われるものを選定した。
質問項目の概要は以下のとおりである。
1)基本プロフィール（氏名、性別、年齢、身長、体重、ドライバー歴、現在所属会社での勤続年数など）
2)通勤時間と主な交通手段（通勤時間、自動車か電車か徒歩か など）
3)業務内容（運行・業態、主に運んでいる物、荷役など）
4)家族構成、同居の有無
5)睡眠（睡眠時間の不足、自宅でぐっすり眠れているか、平日（勤務日）と休日の平均的な睡眠時間、いびきの有無、寝るための飲酒があるか など）
6)勤務時間内の仮眠の有無
7)喫煙の有無・喫煙の場合の本数
8)市販薬・処方薬・サプリメント利用
9)現在治療（通院）中の病気
10)休日の主な過ごし方（寝て過ごすことが多いか、運動することが多いか など）
11)眠気を感じる場面、仕事中疲れを感じる主な場面（運転中のどんな時に眠気を感じるか、仕事中、どんな時に疲れを感じるか）
12)始業時の平均的な疲れ度合い（始業時に感じている平均的な疲れ度合い（5 段階））13)疲れや眠気の予防法（疲労防止や、運転中の眠気を防止するためにどんなことをしているか、自由記述）
質問紙のイメージを図 3 に示す。
ドライバーそれぞれに記入してもらい、個人ごとに封筒に封入するように教示した。個人毎に封入した質問は事業所担当者が集約し、大原記念労働科学研究所へ郵送するように依頼した。

5

6

図 3 基本情報データ質問紙のイメージ

2-3．データ収集期間と手続き
データ収集期間は、2019 年 9 月 9 日～11 月 30 日であった。以下の手続きで調査を実施した。
（1）2019 年 8 月 23 日 バス会社訪問（デジタコ担当者同行）
常務取締役・運輸統括本部本部長に正式に実証研究協力を依頼した。
実施日程、基本情報データ質問紙、ドライバー操作（疲れ度合い入力）、謝礼等について打ち合わせをして、調査協力の承諾をいただいた。
（2）2019 年 9 月 5 日 運輸統括本部本部長との調整（電話等）
測定開始を 9 月 9 日、終了を 11 月 30 日でお願いし、了承された。ドライバーへの 1 日 6～7 回の入力促進を依頼した。また、記入いただいたドライバーの基本情報データ質問紙を、個人情報に留意して取りまとめ、大原記念労働科学研究所へ送付することを依頼した。
（3）2019 年 9 月 13 日 常務取締役との調整（電話等）
データは順調に取得されていることを報告し、ドライバーの疲れ度合い入力をさらに促進してもらうことを依頼した。ドライバーに記入してもらう基本情報データ質問紙は 9 月 16 日の週で揃いそうとのことで取りまとめと送付を依頼した。
（4）2019 年 9 月 24 日 基本情報シート回収取りまとめられた基本情報データ質問紙が研究所に到着し、入力処理等を開始した。
（5）2019 年 9 月 27 日 入力促進１
運輸統括本部本部長へ電話連絡し、データ収集の状況を報告し、ドライバーへの「疲れ度合い」入力促進をお願いした。
（6）2019 年 10 月 16 日 入力促進 2
協議会メンバーがバス会社を訪問し、データ収集の最新状況を報告し、あらためて「疲れ度合い」の入力
促進をお願いした。
（7）2019 年 11 月 30 日 測定終了
当初打合せ通り、11 月 30 日に測定を終了し、バス会社にもその旨を連絡した。

7

３．結果と考察
3-1．データセットの作成（1）「疲れ度合い」データに基づく、データの選定
データ収集期間に収集されたデジタコデータは 49,074 件件、「疲れ度合い」データは 7,835 件であった。
デジタコデータのイベントと結びつかない「疲れ度合い」データの削除、「1～５」以外の入力で正しい値が全く推定できなデータの削除、「すべて１」などの不合理なデータ削除、により、最終的なデータ件数は 3,840件となった。表 2 にデジタコデータのイベントと「疲れ度合い」評価データ（主観入力）を対応させたの 1
次処理データの例を示す。
あるドライバーの出庫から帰庫までの 1 運行のデータである。
主観入力欄の「値」
がドライバーが自己評価した疲れ度合い（1～５の 5 段階）である。作業時間はそのイベントの開始から終了までの時間（分）である。
表 2 運行データ、主観評価データの例

8（2）説明変数の算出・整理（1）で選定した「疲れ度合い」データに対応させて、デジタコデータから算出した変数、ドライバー基
本情報に基づく変数、ドライバーの評価（当該時点の 1 回前の疲れ度合い、2 回前の疲れ度合い）を一覧にした。変数の候補は、2016 年度２）、2017 年度３）の先行研究、およびその後の検討から導き出されている。
26 の説明変数の定義を表 3 に示す。
表 3 説明変数の定義

9「疲れ度合い」と説明変数により作成されたデータセットの例を図 4 に示す。1 列目の主観評価値が回帰分析における目的変数である、それ以降の変数が説明変数の候補である。1 行がデータ 1 件であり、このよ

図 4 データセット（教師データ）の例（一部）

うなデータが総数 3,840 件となった。

10

3-2．運行の概要とドライバー情報の概要
予測モデルの検討にあたり、まずは得られたデータから、運行の実態や、ドライバーの特性について概要を考察する。
（1）運行の概要
表 2 に示したようなデジタコデータ（1 次処理）に基づき、月当たりの走行距離、運転時間、休日日数、深夜勤務日数、早朝勤務日数を算出し、それぞれ平均値、標準偏差を計算した。最小値、最大値とあわせて
表 4 に示す。
表 4 運行の概要

対象となったドライバーの月当たりの、平均的な走行距離は 4337.1km、運転時間は 86.2 時間であった。最小値は 339.2km、最大値は 6057.5km であった。
月当たりの休日日数の平均は 9.8 日であった。最小値は 5.8 日、最大値は 27.5 日であった。嘱託で勤務日が少ないドライバーが 3 名いたために、休日日数の平均は高めとなっていると思われる。
今回の測定期間中には、深夜勤務（22 時～1 時の間の出庫、あるいは２時～５時に帰庫した４時間以上の勤務と定義）は発生していなかった。
早朝勤務日数の平均は 9.9 日であった。最小値は 1.0 日であったが、20.0 日と月の殆どが早朝勤務のドライバーがいた。
（2）ドライバー情報の概要
ドライバの基本情報データに基づく概要を示す。運行の特徴、睡眠状況、出庫時の平均的な疲れ、服薬・治療、運転中の眠気や仕事中の疲れの原因について、表 5 に示す。

11

表 5 ドライバー情報の概要

ドライバー33 名の内、21 名はツーマン運行をしていた。4 日以上の運行も 29 名が該当しており、長距離の運行がなされている。
貸切バスの特性として、運行ルートは決まっておらず、荷役（お客様の荷物）も 29 名が行っており、その方法は手積みであった。
睡眠状況に関しては、勤務日に「ぐっすり眠れている」が 26 名であり、休日は 29 名である。休日の方が睡眠の状態が良いと推測されるものの、勤務日でも 26 名がぐっすり眠れているのは相対的には良い状態と推測できる。平均的な睡眠時間の平均値は勤務日では 6 時間 38 分、休日は 7 時間 9 分であった。一般的に休日が勤務日より 1 時間程度長いのは健全な範囲であり、睡眠についてはよい状況であることが推察される。
服薬の有無と治療の有無の分布が同じであり、基本的に治療している方が服薬していると思われる。治療中の病名は、高血圧が 10 名と最多で、糖尿病、脂質異常が 4 名であった。
仕事中の疲れの原因としては、長時間運転の回答が 24 名と最も多く、清掃が 22 名と続いていた。長時間運転については、複数日運行、長距離運行が多いと思われる運行の実態と対応していると思われる。清掃の負荷・負担については今後、疲れ度合い予測モデルを進化せてゆく上での検討点と思われる。

12

3-3．モデルの作成
以下の手順でモデルを作成した。モデルの作成にはフリーの統計ソフト「R3.5.1」を使用した。
（1）重回帰分析 5）と交差検証法 5）による検討（2）最適 BIC ペナルティ係数の検討（3）ロジット分析 5）によるモデル検討
以下に結果を示す。
（1）重回帰分析と交差検証法による検討
3,840 件のデータをランダムに 3 群に分け、2 つの群を教師データとし「疲れ度合い」を目的変数、表１の変数を説明変数とした重回帰分析（関数：lm）のステップワイズ法によって予測式算出した。算出した予測式により残りの 1 群を評価した。変数選択の基準は係数 1 とした BIC とした。また２つの説明変数を乗じた変数（2 次変数）を含めるモデルとした。目的変数（疲れ度合い）と予測値が完全に一致した場合を完全一致、±1 の範囲も一致とみなした場合を±一致とする。完全一致と±１一致のイメージを図 5 に示す。

図 5 ドライバーの疲れ度合いと予測値の完全一致および±1 一致の概念図
それぞれの組み合わせにおいて、完全一致率と±1 一致率を算出した。
交差検証法の結果を表 6 に示す。

13

表 6 3 群に分けた交差検証法の結果

2 群と 3 群を教師データとして、1 群を評価した場合、目的変数（疲れ度合い）と予測値が完全に一致した場合の率（完全一致率）は 65.9％、±１の範囲を一致とみなした率（±1 一致率）は 97.5％であった。
また、その場合の変数数は 64 であった。残りの２つの組み合わせでも、完全一致率、±1 一致率、変数数もほぼ同等であり、3 群のデータにはばらつきが少なく、モデルの安定性が確認された。
（2）最適 BIC ペナルティ係数の検討
データとモデルの安定性が確認できたので、全データを教師データとして全データを評価することとして、最適な BIC 係数を検討するために、係数が 1 の場合、3 の場合、4 の場合についてモデルを作成した。
結果を表 7 に示す。BIC 係数は、変数を採用するための基準値で、値が大きいほど、基準が厳しくなり変数数が削減される。
表 7 最適 BIC ペナルティ係数の検討

係数 1 の場合は、完全一致率は 68.2％、±1 一致率 98.4％、変数数は 66 であった。係数 3 の場合では、完全一致率は 65.2％、±1 一致率 98.2％、変数数は 32 であった。係数 4 の場合は、完全一致率 64.1％、±
1 一致率 98.1％、変数数は 27 であった。
完全一致率、±1 一致率はほぼ同等であり、変数数が 27 と削減できている係数 4 が最も適切と考えられる。
（3）ロジット分析によるモデル検討「疲れ度合い」は順序尺度とみなすことが出来るので、重回帰分析ではなく、ロジット分析（関数：logit）
による検討を試みた。
変数選択には重回帰分析と同様 BIC を用いて、係数は 1、3、4、5 の場合について作成した。結果を表 8
に示す。

14

表 8 ロジット分析による結果

係数 1 の場合は、完全一致率 71％、±1 一致率 97.7％と最も高いが、変数数は 72 と大きな値であった。
変数 5 の場合は完全一致率 66.3％、±1 一致率 96.6％、変数数 17 であった。変数数が係数 1 の場合から激減したが、減少しすぎとも考えられる。係数 3 の場合は、完全一致率 67.9％、±1 一致率 96.8 ％、変数数
24 であった。係数 4 の場合は、完全一致率 67.7％、±1 一致率 96.4％、変数数 22 であった。
重回帰分析の結果も含めて、一致率と変数数のバランスから、係数 4 が最も適切な条件と思われる。
以上の検討の過程をまとめると表 9 のようになる。

表 9 モデル作成の経緯と結果一覧

以上の検討から、本研究の結論として、ロジット分析による BIC 係数 4 のモデルを採択することとした。
ロジット分析による BIC 係数 4 のモデルの結果を表 10 に示す。

15

表 10 ロジット分析 BIC 係数 4 モデルにおける採用変数と係数の一覧

採用された変数のうち、統計的に有意性が高い p<0.001 のものに注目すると、デジタコデータに基づく変数では、荷積累積時間、拘束時間、ドライバー基本情報では、年齢、BMI、休日と相違有（睡眠時間）、および前回主観、
前々回主観が正の値でこれらの値が多いと疲れ度合いが強いことが推測できる。
これらの点は、貸切バス業務の特性や、一般的な個人要因の特性と矛盾しないものと思われ、モデルの妥当性を示す点と考
えられる。

16

3-4．疲れ度合いと予測値のマトリクスによる分析
ロジット分析 BIC4 によるモデルについて、疲れ度合い毎の予測精度を検討した。行に疲れ度合い、列に予測値を記したマトリクスを図 6 に示す。

図 6 疲れ度合いと予測値のマトリクス（ロジット分析、BIC4 モデル）
疲れ度合い「１」の場合、予測値も「１」である完全一致は 1,374 件で、完全一致率は 84.6％であった。同様に疲れ度合い「２」の場合の一致率は 57.0％、「３」の場合は 61.0％、「４」の場合は 2.8％、「５」の場合は 63.9％であった。
「４」に対しての予測値は、「３」が 116 件（80.6％）であり、過小評価の傾向であった。
「４」以外の一致率はまずまずであった。
「４」の完全一致率が低かった原因としては、
データセットにおいて「４」のデータが少なかったことが考えられる。運行中の疲れ度合いの予測という「体調予報」の観点からは、疲れ度合い「４」、「５」の予測精度が重要と考えられ、今後の改善点である。改善の方法の１つは、疲れ度合い「４」のデータを増やすことであり、今後更なるデータ収集を進めたい。
以上は、完全一致率のみに注目した評価であるが、一般的に 2 名の評価の一致率を評価する指標としてコーエンのκ係数 6)が用いられている。本研究では「１～５」の疲れ度合いに対する「１～５」の予測値を求めているので、コーエンの重み付きκ係数（κw）を算出した。3,840 データについてのκw は 0.972であった。Landis & Koch(1977)7）による κ 係数の評価基準は以下の通りであり、これに従えば、0.97 は非常に高く、データ全体としては精度が高いと評価できる。

17

Landis & Koch(1977)７）による κ 係数の評価基準< 0.00：Poor
0.00-0.20 ：Slight
0.21-0.40 ：Fair
0.41-0.60 ：Moderate
0.61-0.80 ：Substantial
0.81-1.00 ：Almost Perfect

3-5．個人差の分析
個人差を検討するために、ロジット分析 BIC4 によるモデルによって、個人毎の予測値を算出した。疲れ度合いを縦、予測値を横としたマトリクスおよび一致率（完全一致、±1 一致）を図 7-1 ～5 に示す。

図 7-1 個人別、疲れ度合いと予測値のマトリクスおよび一致率（その 1）18

図 7-2 個人別、疲れ度合いと予測値のマトリクスおよび一致率（その 2）19

図 7-3 個人別、疲れ度合いと予測値のマトリクスおよび一致率（その 3）20図 7-4 個人別、疲れ度合いと予測値のマトリクスおよび一致率（その 4）21

図 7-5 個人別、疲れ度合いと予測値のマトリクスおよび一致率（その 5）「疲れ度合い」が「４」、「５」の例が個人的にみても少ないことが分かる。今後、モデルの精度を高める
ためには、データ数を増やして「４」、「５」の事例を増やすことが必要であると考えられる。
以上に基づき、個人毎のデータ件数、完全一致率、±1 一致率をまとめ表 11 に示す。ドライバー個人毎に求めたコーエンのκw 係数も合わせて示す。

22

表 11 ロジット分析 BIC4 による個人毎の分析

データの洗練の時点で採択されなかったドライバーデータもあるために、ドライバー番号が飛んでいる箇所がある。採択されているデータ件数も最大が 457 件、最小が 7 件とドライバーによって差がある。デー
タ件数に関わらず、一致率の高低があり、今後は、どのようなドライバー要因が一致率に影響するのかを分析することが重要と考えられる。コーエンのκw 係数はどのドライバーも高く、総体的には高い一致率であることが示唆される。
完全一致率の高低に基づき、群分けを行いソートしたものを表 12 に示す。完全一致率 50％以下を「低」群、50％以上 75％未満を「中」群、75％以上を「高」群とした。

23

表 12 完全一致率に基づく、群分け

データが少なくても「高」群のドライバーもいるため決定的た条件ではないが、「低」群では、全体的にデータ数が少ないドライバーが多い。特に、完全一致率が 30％を下回っていると、±1 一致率も相対的に低い値であるが、D28 のように、48.6％と「低」群では高い方の値であっても、±1 一致率が低い例もある。
「中」群では、±1 一致率は 93％を超えている。
「高」群では±1 一致率はほぼ 100％に近い値である。
「低」「中」「高」群別に、ドライバープロフィールの一部を分析した。表 13 に示す。

24

表 13 完全一致率に基づく群分けによるプロフィールの分析「低」群は 7 名、「中」群は 11 名、「高」群は 8 名であり、正規分布的な割合であった。
平均年齢は「低」群では 43.9 歳、「中」群では 54.1 歳、「高」群では 55.9 歳であった。
「低」群は他の 2群に比べて年齢が若い傾向があった。
BMI の平均は、「低」群では 25.0、「中」群では 24.9、「高」群では 23.5 であり、わずかな傾向であるが、「低」群から「高」群にむけて減少している。日本肥満学会による BMI の評価基準によれば、25.0 以上が「肥満（1 度）」である。
「中」群はギリギリの値であるが、「中」群、「高」群は「標準」と判断される。
今の会社での運転年数の平均は、「低」群では 1.6 年、「中」群では 8.5 年、「高」群では 12.9 年であった。
「低」群は他の群と比較してかなり短い。総運転年数の平均は、「低」群では 20.7 年、「中」群では 29.5
年、「高」群では 34.8 年であった。今の会社歴が 1.6 年とかなり短い「低」群でも、総運転歴は 20.7 年であり、ドライバーとしてはベテランの領域であると思われる。
平日（勤務日）の平均的な睡眠時間の平均は、「低」群で 6.3 時間、「中」群で 6.6 時間、「高」群で 6.8
時間であった。相対的な若年者は睡眠時間が短く、高年齢者は睡眠時間がやや長めの傾向がある。休日の平均的な睡眠時間の平均は、「低」群が 7.0 時間、「中」群が 7.5 時間、「高」群が 7.2 時間であった。
以上を考察すると、年齢が高く運転歴が長いドライバーでは、本モデルの適合度が高く、相対的に若く、今の会社における運転年数が短いドライバーでは完全一致率が低い傾向があると推察される。このような傾向の原因については、本研究への協力のモチベーションの差なども考えられるが、年齢と相関する働き方の差や、会社に対するロイヤリティの差など 様々な要因が考えられる。多くのデータに基づくさらなる検討が必要である。

3－6．治療の有無による分析
日常的な健康状態と疲れ度合いに関連があるか否かを調べるために、現在なんらかの治療を受けているドライバーと治療は受けていないドライバーを比較した。
（１）治療の有無による群分けとドライバー個人要因
まずは、治療の有無による個人要因について検討する。治療の有無によるドライバーを群分けした年齢やBMI を表 14 に示す。

25

表 14 治療の有無によるドライバー群と個人要因

群ごとの平均、標準偏差（SD）を表 15 に示す。

26

表 15 治療の有無による群毎の年齢、BMI、平均的疲れ度合い、平日および休日の平均睡眠時間「治療なし」群は 17 名、「治療あり」群は 16 名でほぼ同数であった。
平均年齢は治療なし群が 50.2 歳、「治療あり」群が 55.3 歳であり、「治療あり」群が高い。
BMI は、「治療なし」群が 24.5、「治療あり」群が 25.4 であり、「治療あり」群がやや高い。
「治療あり」
群の SD が 4.5 と「治療なし」群よりやや高く、ばらつきが多い。表 14 をみると 36.4（日本肥満学会基準
では「肥満（3 度）」）と平均値よりもかなり高い例もあった。
平均的疲れ度合いは、「治療なし」群で 1.2、「治療あり」群で 1.1 であった。SD もほぼ同値であり、差はないと思われる。
平日（勤務日）の平均的な睡眠時間の平均は、「治療なし」群で 6.4 時間、「治療あり」群で 6.9 時間であり、「治療あり」群でやや長い。
休日の平均的な睡眠時間の平均は、「治療なし」群で 7.1 時間、「治療あり」群で 7.3 時間で殆ど差はないと思われる。
以上の比較から、治療の有無は、年齢の要因が高く、年齢が高いドライバーは何らかの治療を受けている可能性が高いと推定される。また治療の有無には、年齢とも関連する可能性があるが、BMI が高めであることが影響している可能性があると考えられる。

27

（２）治療の有無による群分けと「疲れ度合い」の予測精度
次に、治療の有無と「疲れ度合い」の予測値との関係を検討する。治療の有無によるドライバー群毎の、データ件数、完全一致率、±1 一致率、コーエンのκw 係数を表 16 に示す。前述したとおり、モデルの作成において、データとして除外されたドライバーがいるために、人数は表 15 の人数とは異なっている。
表 16 治療の有無によるドライバー群毎の「疲れ度合い」予測モデルの精度

治療の有無による群毎の平均値、SD を表 17 に示す。

28

表 17 治療の有無によるドライバー群毎の「疲れ度合い」予測モデルの精度の平均値「治療なし」群の人数は 14 名で、データ件数の平均値は 138.5 件であった。
「治療あり」群の人数は 12
名で、データ件数の平均値は 158.4 件であった。
完全一致率の平均は、「治療なし」群で 62.77％、「治療あり」群で 61.85％であり、ほぼ差はないと考えられる。
±1 一致率の平均は「治療あり」群で 95.93、「治療なし」群で 95.23 であり、同じくほぼ差はないと考えらえる。
コーエンのκw 係数は、「治療なし」群で 0.97、「治療あり」群で 0.96 で差はないと考えられる。
以上の結果からは、完全一致率、±1 一致率、コーエンのκw 係数いずれにおいても、治療の有無による差は認められない。治療の有無は健康状態の重要な指標の１つであるが、健康状態の影響を検討するためには、その他の指標も用いた検討が必要であると考えられる。

29

４．まとめと展望
本研究では、貸切バス業態を対象として、デジタコデータを主として用い、ドライバーの未来の疲れ度合いを予測する方法を検討した。実質 2 カ月の測定期間を確保し、集まったデータを厳選し、信頼性の高いデータのみを分析に用いた。分析の過程では、交差検証法や、回帰モデルにおける変数選択基準の検討、回帰モデルの検討を行った。その結果、ロジット分析 2 次変数モデル（BIC 係数 4）で予測式を算出した。結果として 24 説明変数が採用されたモデルが作成された。このモデルによる完全一致率は 67.7%、±1 一致率は96.4％という高い精度で「あった。
今後の検討点としては、以下の点を挙げることが出来る。
（1）本研究の理論的基盤である、負荷－負担－疲労モデルからも、産業疲労に関する知見からも、またこれまでの検討からも、働き方、運行の仕方が疲れ度合いに影響すると考えられる。そのため、多くのデータに基づき、モデルを差作成することが重要であると思われる。
本研究のデータは、札幌所在のバス会社の協力によるものであり、北海道を中心とした運行データであった。交通状況や気象状況に特定の特徴があったと考えられる。モデルの精度・安定性を高めるにはデータの多様性が重要であり。今後は、地域の異なる貸切バス事業者でのデータを収集し、バス（貸切）モデルをより洗練させてゆきたい。
（2）
予測精度が高いドライバーと低いドライバーが何故生じるのかについては、
さらに検討が必要である。
ドライバー数を増やすことで、この点についても将来さらに検討できる可能性がある。
（3）同様に、本研究の範囲では、ドライバー特性や「疲れ度合い」の予測精度に対しては、ドライバーの健康状態はあまり影響していないと考察されているが、今後ドライバー数を増やすことでより深い分析ができる可能性がある。

謝 辞本研究への研究助成を賜りました自動車安全運転センターに深く感謝いたします。また，中間報告会において，貴重なご助言を賜りました自動車安全運転センターの関係者様に御礼申し上げます。さらに、研究のフィールドとして多大なご協力をいただきましたバス会社の関係者の皆様に深謝いたします。

30

引用・参考文献
1)国土交通省、自動車運送事業に係る交通事故対策検討会報告書（平成 30 年度）[第 2 分冊]、2019 年、
http://www.mlit.go.jp/jidosha/anzen/subcontents/data/statistics60.pdf
2) 大原記念労働科学研究所、平成 28 年度 ビッグデータ活用による事故防止対策推進事業についての調査、
平成 28 年度国土交通省委託事業報告書、http://www.mlit.go.jp/common/001189066.pdf
3）大原記念労働科学研究所、平成 29 年度 ビッグデータ活用による事故防止対策推進事業についての調査、平成 29 年度国土交通省委託事業報告書、http://www.mlit.go.jp/common/001256985.pdf
4）小野雄一郎、疲労と負担，ストレスとの関連性、日本産業衛生学会・産業疲労研究会編. 産業疲労ハンドブ
ック. 第１章第５節 5, 東京, 労働基準調査会, 1998：110-115.
5）豊田秀樹（編）、回帰分析入門―R で学ぶ最新データ解析－、東京、東京図書、2012
6) Roger B & John MG,

Observing Interaction: An Introduction to Sequential Analysis Second

Wdition,Cambridge,1997:66-67.
7）Landis JR & Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977;
33(1):159-174.

31